基于神经网络和dsp技术的光谱发射率测量（可复制）.pdf

摘要光谱发射率是物体辐射特性的一个重要参量,对其测量可以了解材料的辐射特性,这对进一步促进航空航天、国防科技事业的进步有着重要的意义。多光谱辐射测量法是近年来发展起来的测量光谱发射率和真温的较好方法,该方法是利用目标多个光谱下的辐射信息来分离出发射率和真温,但该方法的缺陷是在数据处理时需假设发射率和波长间的固定数学模型,当假设模型与被测材料不符时会带来很大的误差。本文建立了一个多光谱发射率神经网络模型,该模型可以不必假设发射率与波长间的数学模型,只根据被测物的辐射信息就可以获得目标的光谱发射率。鉴于神经网络在处理非线性映射关系上的优势,用神经网络来构建发射率与波长间的函数关系,由于光谱发射率样本数据是很难得到的,结合多光谱辐射测量理论,对基于神经网络的发射率与波长间的函数模型进行了改造,建立了多光谱发射率神经网络模型,该网络模型以被测物的亮度温度与相应的波长作为样本数据对,亮度温度可以根据目标的各个光谱下辐射能量得到。为了验证多光谱发射率神经网络模型的可行型,对四种不同变化规律的假设发射率模型进行了仿真,仿真结果与假设发射率模型较好的吻合,证实了该网络模型的可行性。随后利用该模型对氧化钢和钨丝进彳亍了实物测量,得到的发射率结果也是正确的。为增强该模型的实用性和实时性,对多光谱发射率神经网络测量光谱发射率的过程用低秤枰允迪郑浣峁隡抡娴慕峁吻合。为该网络模型及算法能应用于工程实践中提供了依据。关键词光谱发射率;神经网络;多光谱辐射测量;亮度温度;
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第滦髀课题的背景随着航空、航天等尖端科学技术的发展,物体辐射特性的测量与控制越来越受到国民经济各领域的关注和重视。了解各种材料的辐射特性对于材料科学的发展,并且进一步促进航空航天、国防科技的发展有着重要的意义。物体的光谱发射率￡的定义为该物体在指定温度时的辐射能与同温度黑体辐射能的比值,它是一个与测量手段无关的物性参数。材料的辐射是由温度引起的,一定温度的物体内的电子、中子、原子及分子的振荡与跃迁释放出来的能量即为辐射能。长期以来,人们就是利用物体光谱发射率这一经典概念来进行辐射测量的,随着现代科学技术的发展,人们对材料辐射特性的测量和研究,无论在深度还是在广度上都取得了重大进展。人造卫星、飞船、空间站、航天飞机、导弹和火箭等空间飞行器和运载工具,可以说是当代几乎所有最新科技成就集中反映的产物。这些飞行器和运载工具从发射、入轨以后的轨道飞行,直到再入过程中经受气动加热的各个阶段,都会碰到热和温度问题,为此必须对它们采取有效的隔热和防热措施。这有赖于对其热过程进行热分析和热设计,而材料发射率料辐射特性问蚴侨燃扑愫腿壬杓频墓丶问彩茄兄啤⑵兰酆陀叛所用隔热和防热材料的主要依据。另外,物体辐射特性的研究和测试又是太阳能利用研究的前提和基础,理论和实践证明,在太阳集热器中应用光谱选择性涂层是实现最佳利用太阳能的最有效措施之二,而光谱选择性涂层研究的主要内容之一,就是材料辐射特性测量。材料科学离不开辐射特性测试,辐射特性测试是材料科学的基础工作之一,而且辐射特性测试方法和装置正在成为研究材料晶体
课题研究目的及意义结构、显现组织变化的一个有效工具。在微电子器件中,导热和散热问题人称为计算机“热障”慕饩觯艽蟪潭壬先【鲇谄淙忍匦圆馐怨ぷ鳎辉地质、地热、资源探测等领域中,在农业、地面交通、建筑设计中,在医学等领域中都需要材料辐射特性测量。发射率是利用物体的辐射进行非接触温度测量的关键参数,没有准确的发射率,就不可能利用辐射测温度计获得真实可靠的测量结果,然而实际工作中,要精确测量物质的发射率是比较麻烦的,因为物质的发射率不仅取决于该物质的内在性质,同时还与物质表面的物理状态,如物质表面光滑程度、材料粒度、温度、辐射角等因素有关。另外,考察波长不同,物质的发射率也不相同,这些因素无疑使发射率的测量变得复杂。自从年代以来,欧美等国家竞相对这个领域投入了大量的研究,这方面的研究得到了长足的发展和完善。根据不同的测试原理,传统的发射率的测量方法主要有下面几种方法:量热法、反射率法、辐射能法。量热法的基本原理是被测样品与其周围相关的物体共同组成一个热交换系统,根据传热理论导出系统有关材料发射率的传热方程,再测出样品有关点的温度值,就能确定系统的热交换状态,这种方法需要把被测试样置于一个热交换系统中。反射率法是根据能量守恒定律及基尔霍夫定律,将己知强度的辐射能投射到被测的不透明样品表面上,并用反射计测出表面反射能量,即可求得样品的反射率并进而计算出发射率。反射率法需把试样置于反射计腔内。辐射能法的基本原理是直接测量样品的辐射功率,根据普朗克或斯蒂芬一玻尔兹曼定律和发射率定义计算出样品表面发射率。一般均采用能量比较法,即在同~